Monopulse technique has been widely used for a bearing estimation of a desired signal. This method can estimate the bearing of the signal with only one pulse, so computational load and complexity are low and its processes are simple. But if the desired signal incidents with interferences or multiple signals exist in the beams, the method fails to estimate correct signal angle. To solve this problem, the method to use adaptive array was proposed. In conventional adaptive array methods, sum beam was formed with fixed weights and ifference beam was formed with adaptive weights determined to minimize beamformer output power with one or more linear constraints, or an algorithm to minimize each sum beam and difference beams simultaneously using adaptively formed one basic beam. Theroretical analyses and simulation results show that the performance of the proposed method is superior to that of conventional algorithms.
The signal can be modeled as a linear combination of its past values and present and past values of a hypothetical input to system whose output is given signal. Using this model spectral estimation problem can be reduced to estimate the ARMA parameters. This paper presents recursive modified instrumental variable algorithm which can estimate AR and MA parameters. For more accurate estimation, overdetermined modified IV algorithm is also derived. Computer simulations are presented to illustrate the above methods.
본 논문에서 제안한 적응형 탐색 채널추정 알고리듬은 간섭신호와 유사한 기준신호를 정하기 위해 LMS 알고리듬을 수행하기 전에 병렬의 컨볼루션 연산을 수행한다. 컨볼루션 연산을 통해 출력된 신호는 채널의 지연시간과 진폭특성을 가지고 있어 간섭신호와 유사한 특성을 가진다. 또한 LMS 알고리듬 수행에 있어서 탭 계수를 갱신할 때 사용하는 추정간격 값을 고정된 값이 아닌 기울기의 부호에 따라 가변적인 값을 갖도록 하였다. 제안된 알고리듬의 성능평가는 이동통신환경과 유사한 Jake's 모델의 Rayliegh 다중경로 채널환경에서 실험하였다. 모의실험결과 기존 LMS 알고리듬은 데이터 110개를 반복 수행함으로써 약 -40 dB의 제곱오차수렴을 보였고 제안한 적응형 탐색 채널추정 알고리듬은 데이터 120개를 반복 수행함으로써 약 -80 dB의 제곱오차수렴을 보였다. 데이터의 반복연산에 따른 수렴속도는 다소 증가하였으나 오차정확도는 약 40 dB의 우수한 개선특성을 보였다.
본 논문은 정확한 위치인식 및 차세대 측위 기술로써 각광 받고 있는 기술인 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) Radar를 활용하여 근거리 환경에서 정확한 목표물을 추정하고자 3가지 기존 반사파 제거 알고리즘과 하나의 제안하는 알고리즘을 사용하였다. 수신된 신호에는 목표물 신호 이외에 불필요한 반사파 신호들이 존재한다. 불필요한 신호들을 제거하고 정확한 목표물 신호만을 추정하기 반사파 제거 알고리즘을 사용하였다. 하나의 송신 안테나와 수신안테나로 목표물들의 위치를 실시간으로 추정하였다. 기존의 3가지 반사파 제거 알고리즘의 단점들을 보완하고자 새로운 반사파 제거 알고리즘을 제안하여 가장 정확한 목표물을 추정하였다. 또한 차량 등 외부 탑재를 위해 DSP(Digital Signal Processor)로 변환을 하였다. 본 논문은 향후 진행 되어질 반사파 제거 연구에 도움이 될 것이라 생각한다.
The objective of this research is estimating the location of interested sound source by using the similarity between a beamformer output in time domain and the candidate signal. The waveform of beamformer output at the location of sound source is similar with the waveform emitted by that source. To estimate the location of sound source by using this feature, we define quantified similarity between candidate signal and beamformer output. The candidate signal describes the signal which is generated by interested source. In this paper, similarity is defined by four methods. The two methods use time vector comparison, and the other two methods use time-frequency map or linear prediction coefficients. To figure out the results and performance of localization by using similarities, we demonstrate two conditions. The one is when two pure tone sources exist and the other condition is when several bird sounds exist. As a consequence, inner product with two time-vectors and structural similarity with spectrograms can estimate the locations of interest sound source.
본 논문에서는 수정된 MUSIC 도래 방향 추정 알고리즘에 대해서 연구 하였다. 수정된 MUSIC 알고리즘은 특이 값 행렬과 베이즈 방법을 적용시켜 공 분산행렬을 최적화 시키고 가중치를 갱신하여 원하는 신호를 추정하는 방법이다. 그리고 MUSCI 알고리즘의 신호 부 공간 방법을 적용시켜 원하는 신호를 정확히 추정하였다. 무상관 신호가 수신 시스템에 입사하면 기존의 MUSIC알고리즘으로 원하는 신호를 추정 할 수 있다. 그러나 일반적으로 수신 시스템에는 상관성 신호가 입사하므로 기존의 MUSIC알고리즘으로 원하는 도래 방향 신호를 추정할 수 있는 능력이 현저히 떨어진다. 모의실험을 통해서 상관성 신호인 경우에 본 연구에서 제안된 MUSIC알고리즘과 기존의 MUSIC알고리즘의 성능을 비교 분석한다.
UCERSS (Unit Circle Eigendecomposition Rational Signal Subspace) 알고리듬은 MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬을 2차원으로 확장하여 단위원 상에서의 eigendecomposition을 이용함으로써 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정해 왔다. 이 논문의 목적은 신호대잡음비가 아주 낮은 경우에도 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정할 수 있도록 UCERSS 알고리듬을 개선하는데 있다. 잡음 성분을 술이기 위해 covariance difference 행렬을 이용한 ESPRIT(Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Technique) 알고리듬을 UCERSS 알고리듬과 결합하여 2차원으로 확장시킨 wide band ESPRIT 알고리듬을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제시된 알고리듬의 성능을 UCERSS 알고리듬의 성능과 비교하여 제시된 알고리듬의 성능이 우수함을 보였다.
In the field of prosthesis arm control, tile pattern classification of the EMG signal is a required basis process and also the estimation of force from col looted EMG data is another necessary duty. But unfortunately, what we've got is not real force but an EMG signal which contains the information of force. This is the reason why he estimate the force from the EMG data. In this paper, when we handle the EMG signal to estimate the force, spatial prewhitening process is applied from which the spatial correlation between the channels are removed. And after the orthogonal transformation, which is used in the force estimation process the transformed signal is inputed into the probabilistic model for pattern classification. To verify the different results of the multiple channels, SNR(signal to noire ratio) function is introduced.
In a wireless mobile communication system, a pilot signal has been considered to be a necessary signal for estimating a changing channel between a base station and a terminal. All mobile communication systems developed so far have a specification for transmitting pilot signals. However, although the pilot signal transmission is easy to estimate the channel,(Ed: unclear wording: it is easy to use the pilot signal transmission to estimate the channel?) it should be minimized because it uses radio resources for data transmission. In this paper, we propose a pilotless channel estimation scheme (PCE) by introducing the clustering method of unsupervised learning used in our deep learning into channel estimation.(Ed: highlight- unclear) The PCE estimates the channel using only the data symbols without using the pilot signal at all. Also, to apply PCE to a real system, we evaluated the performance of PCE based on the resource block (RB), which is a resource allocation unit used in LTE. According to the results of this study, the PCE always provides a better mean square error (MSE) performance than the least square estimator using pilots, although it does not use the pilot signal at all. The MSE performance of the PCE is affected by the number of data symbols used and the frequency selectivity of the channel. In this paper, we provide simulation results considering various effects(Ed: unclear, clarify).
본 논문에서는 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해서 시간지연을 보상하는 제어 알고리즘을제안하고, 제안한 제어 알고리즘을 연속파 레이더 방정식에 적용하여 목표물의 정보를 추정한다. 제안한 제어 알고리즘은 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해서 수신신호에 가중치를 곱하여 각 배열소자의 출력신호를 향상시킨다. 레이더는 공간상에 신호를 방사하고 불체로부터 반사된 신호를 수신하여 정보를 추출한다. 그러나 무선통신환경에서는 인공 및 자연구조물로 인해서 다중 경로현상이 발생되어 시호의 시간지연이 나타나게 된다. 시간지연은 간섭신호 및 신호왜곡 현상으로 시스템 성능이 저하되어 원하는 정보를 정확히 추정하기 어렵다. 본 연구에서는 등 간격 선형 배열 안테나를 사용하여 수신신호에 가중치로 지연신호를 보상함으로서 목표물의 추정 정보를 향상 시킬 수 있다. 모의실험으로 본 연구에서 제안한 제어 알고리즘과 지연시간이 보상되지 않은 방법에 대해서 성능을 비교 분석하였으며 본 연구에서 제안한 제어 알고리즘이 원하는 목표물 거리추정 정보가 향상되었음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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